megengine.functional.nn.dropout

dropout(inp, drop_prob, training=True)

返回一个新张量，其中每个元素按概率 P = drop_prob 随机被设置为零。可以选择是否重新缩放输出张量。

参数

• inp (Tensor) – 输入张量。

• drop_prob (float) – 丢弃单个元素（将其设置为0）的概率。

• training (bool) – dropout 在训练期间的默认行为是重新调整输出，在推理期间可以将其替换为 Identity.

返回类型

Tensor

返回

输出张量

实际案例

>>> import numpy as np
>>> data = Tensor(np.ones(10000000, dtype=np.float32))
>>> out = F.nn.dropout(data, 1.0 / 3.0, training=True)
>>> assert not out.numpy().all()
>>> out = F.nn.dropout(data, 1.0 / 3.0, training=False)
>>> assert out.numpy().all()
>>> out.numpy()
array([1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.], dtype=float32)

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